Краткая справка исторического развития статистики

ВИКОРИСТАНІ ДЖЕРЕЛА ІНФОРМАЦИИ

Нумерація об'єктів

У DFD кожен номер функціонального блоку може включати в себе префікс, номер батьківської діаграми і власне номер об'єкту (рис. 4.9). Номер об'єкту унікальним чином ідентифікує функціональний блок на діаграмі. Номер батьківської діаграми і номер об'єкту в сукупності забезпечують унікальну ідентифікацію кожного блоку моделі.

Унікальні номери привласнюються також кожному сховищу даних і кожній зовнішній сутності незалежно від розташування об'єкту на діаграмі. Кожен номер зберігання даних містить префікс D (англійською Data Store) та унікальний номер сховища в моделі (наприклад D3)

Аналогічно кожен номер кожної зовнішньої сутності містить префікс Е (від англійського External entity) і унікальний номер сутності у моделі (наприклад, Е5).

* * *

Отже, діаграми потоків даних (DFD) забезпечують зручний спосіб опису інформації, що передається як між частинами модельованої системи, так і між системою і зовнішнім світом. Ця якість визначає область застосування DFD — вони використовуються для створення моделей інформаційного обміну організації, наприклад моделі документообігу. Крім того, різні варіації DFD широко застосовуються при побудові корпоративних інформаційних систем.

1. Берталанфи Л. фон. Общая теория систем. – 2-е изд. – М.: Мир, 1960. – 328 с.

2. Вендров А. Современные CASE-технологии. ­– ЦБ РФ (Москва).

3. Галузевий стандарт вищої освіти «Освітньо-професійна програма» підготовки бакалаврів за напрямом «Комп’ютерні науки». – К.: Держстандарт України, 2009. – 87 с.

4. Глушков В.М. Введение в АСУ. – К.: Техніка, 1974. – 319 с.

5. Згуровський М.З., Панкратова Н.Д. Основи системного аналізу. – Вид. група BHV, 2007. – 544 c.

6. Информационная технология. Комплекс стандартов и руководящих документов на автоматизированные системы. М.: Госстандарт СССР, 1991г., – серия ГОСТ 34.ХХХ.

7. Маклаков С. В. Моделирование бизнес-процессов с AllFusion Process Modeler (BPwin 4.1). - М.: Диалог-МИФИ, 2004. – 236 с.

8. Норенков И.П. Автоматизированное проектирование. – Москва, 2000. – 188 с.

9. Фисун Н.Т. Автоматизация процессов проектирования АСУП в судостроениии. –Ленинград: Судостроение, 1987. – 80 с.

10. Черемних С.В. Моделирование и анализ систем. IDEF-технолииії: практикум / С.В.Черьомних, И.О. Семёнов, B.C. Ручкин. - М.: Финансы и статистика, 2006. - 192 с.

Статистика для менеджера и экономиста — инструмент, позволяющий производить анализ текущей информации и прогнозировать поведение объекта управления. Для того, чтобы познать этот инструмент и научиться пользоваться им, следует подробно изучить предмет и методическую основу статистической науки.

Слово «статистика» имеет латинский корень statio — государство. Впервые оно было использовано немецким ученым Г. Ахенвалем в труде по государствоведению, выпущенном в 1749 г. Однако функции, выполняемые статистикой, известны с древности: в античном мире учитывалось население, земли, города. Известно, что Аристотель составил описание большого числа городов и государств. Англия имеет великолепный памятник средневековой статистики — «Книга страшного суда». Она представляет собой результаты переписи населения Англии и датирована 1601 г.

Достаточно долгое время статистика была синонимом государствоведения. Конец XIX в. существенно расширил и углубил понятие «статистика». Методы, основанные на теории вероятностей, находят применение при исследовании социально-экономических явлений и процессов: уровня жизни населения и динамики его, покупательского спроса, уровня интенсификации производства, оплаты труда, производства и качества продукции и т.д.

Английские ученые-статистики Дж.Э. Юл и М.Дж. Кендэлл констатируют: «Независимо от того, в какой отрасли знания получены числовые данные, они обладают определенными свойствами, для выявления которых может потребоваться особого рода научный метод обработки. Последний известен как статистический метод или, короче, статистика».

В истории российской статистики существовали все известные школы и направления. В.Н. Татищев(1686—1750) и М.В. Ломоносов(1711—1765) — яркие представители русской описательной школы. Д. Бернулли(1700—1782) и Л. Крафт (1743—1814) — близки к «политическим арифметикам». Важную роль в развитии математического обоснования статистики сыграли русские математики П.П. Чебышев (1821—1894), Н.А. Марков (1856—1922), а особенно A.M. Ляпунов(1857—1919).

Статистика — наука, методами теории вероятностей математической статистики изучающая массовые явления и процессы общественной жизни и помогающая обнаруживать закономерности различных процессов, происходящих в жизни.

Статистика — наука, изучающая количественные стороны массовых явлений в конкретных условиях места и времени. Современная статистическая наука, во многом соблюдая преемственность, опирается на все достижения современной науки, прежде всего, информационные технологии.

Важнейшими составляющими современной прикладной статистической науки и наук, непосредственно связанных с ней, являются следующие.

Математическая статистика — раздел математики, посвященный методам систематизации, обработки и исследования статистических данных для научных и практических выводов. Математическая статистика является по отношению к общей статистике, или теории статистики, разработчиком и поставщиком части используемого в ней математического аппарата.

Общая статистика, или теория статистики, — научная дисциплина, разрабатывающая и систематизирующая понятия, приемы, математические методы и модели, предназначенные для организации, сбора, стандартной записи, систематизации и обработки (в т.ч. с помощью ЭВМ) статистических данных с целью их удобного представления, интеграции и получения тем самым научных и практических выводов.

Экономическая статистика изучает явления и процессы в области экономики — структуру, пропорции, взаимосвязи отраслей и элементов общественного воспроизводства.

Социально-демографическая статистика изучает население, а также социальные явления и процессы, которые характеризуют условия жизнедеятельности людей, их взаимоотношения в процессе труда и в непроизводственной деятельности.

Высшие методы статистики и эконометрика — одно из направлений экономико-математических методов анализа, которое заключается в статистическом измерении, (оценивании) параметров математических выражений, характеризующих некоторую экономическую концепцию о взаимосвязи и развитии объекта, явления, и в применении полученных таким путем эконометрических моделей для конкретных экономических выводов.